Comprendre la nucléation minérale en milieux confinés // Understanding Mineral Nucleation under Confinement

La nucléation minérale dans des environnements confinés (comme les nanopores) joue un rôle essentiel dans de nombreux processus naturels et industriels, notamment dans le cycle biogéochimique des éléments, la séquestration géologique du CO₂ ou encore le traitement de l'eau. Dans ces milieux restreints, les propriétés physico-chimiques des solutions diffèrent fortement de celles des milieux ‘bulk', affectant la solubilité, la cinétique et les mécanismes de précipitation.

Des travaux récents ont mis en évidence des chemins de nucléation dits « non classiques », impliquant des précurseurs désordonnés avant la formation de phases minérales stables. Cependant, leur pertinence en milieux confinés reste largement inexplorée, en partie à cause de la difficulté à observer ces espèces transitoires dans des volumes nanométriques.

Le projet U-MIND vise à comprendre comment le confinement influence ces mécanismes de nucléation. Il repose sur une approche combinée expérimentale et de modélisation. Des techniques avancées de diffusion de neutrons et de rayons X seront mises en œuvre pour analyser la distribution spatiale des ions, la structure des phases précoces et le transport de l'eau dans des matériaux modèles (silices mésoporeuses et nano-canaux de 2 à 7 nm). En parallèle, des simulations de dynamique moléculaire permettront de décrire les interactions ion-surface et les phénomènes de transport à l'échelle nanométrique.

Ce travail contribuera à une meilleure compréhension des processus de précipitation minérale dans des environnements complexes et confinés, avec des retombées potentielles dans les domaines de l'environnement, de l'énergie et des matériaux durables.
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Mineral nucleation in confined environments (such as nanopores) plays a crucial role in many natural and industrial processes, notably in the biogeochemical cycling of elements, geological CO₂ sequestration, and water treatment. In these restricted environments, the physico-chemical properties of solutions differ significantly from those of bulk systems, affecting solubility, kinetics, and precipitation mechanisms.

Recent studies have highlighted so-called “non-classical” nucleation pathways, involving disordered precursors before the formation of stable mineral phases. However, their relevance under confinement remains largely unexplored, partly due to the difficulty of observing these transient species within nanometric volumes.

The U-MIND project aims to understand how confinement influences these nucleation mechanisms. It relies on a combined experimental and modeling approach. Advanced neutron and X-ray scattering techniques will be employed to analyze ion spatial distribution, early phase structures, and water transport in model materials (mesoporous silicas and nanochannels ranging from 2 to 7 nm). In parallel, molecular dynamics simulations will help describe ion-surface interactions and nanoscale transport phenomena.

This work will contribute to a better understanding of mineral precipitation processes in complex and confined environments, with potential implications in the fields of environmental science, energy, and sustainable materials.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Financement d'un établissement public Français

Université Grenoble Alpes

105 STEP - Sciences de la Terre de l'Environnement et des Planètes

Nous recherchons un(e) étudiant(e) très motivé(e), possédant une formation en géochimie, chimie physique, science des matériaux ou dans un domaine connexe. Une expérience en techniques expérimentales (par exemple : diffusion, spectroscopie, microscopie) et/ou en modélisation moléculaire serait un atout. De solides compétences en analyse ainsi qu'un vif intérêt pour la recherche interdisciplinaire sont essentiels.
We are seeking a highly motivated student with a background in geochemistry, physical chemistry, materials science, or related fields. Experience in experimental techniques (e.g., scattering, spectroscopy, microscopy) and/or molecular modeling is a plus. Strong analytical skills and a keen interest in interdisciplinary research are essential.